Решения, а также сильное желание нового опыта, роста и размышлений всегда присутствуют в начале нового года. В результате индустрия данных также начала новый год. По прогнозам, к 2025 году люди будут производить 463 эксабайта данных в день. В сегодняшней постоянно расширяющейся технологической среде, когда каждый день создается экспоненциально растущий объем данных, организациям крайне важно ценить данные и их влияние.
Все бизнес-решения, а также цифровая революция основаны на данных и аналитике. В современной цифровой среде количество «трендов», с которыми мы связаны как производители и потребители данных, неудивительно. Тенденции никогда не остаются прежними, поэтому вполне естественно узнать об этих немногих разработках в области данных и аналитики, которые повлияют на 2022 год и на среду описания работы для специалистов по данным.
Итак, вот некоторые тенденции, за которыми я слежу в 2022 году:
1. Рост и скорость бизнеса требуют масштабируемого ИИ
Статистика, проектирование архитектуры, ИИ и машинное обучение, развертывание удаленных сетей, сбор данных и многое другое — все это часть жизни организации. Эти компоненты должны быть объединены в гибкие и эффективные модели для оценки больших объемов данных в масштабе Интернета на предмет согласованности. Вот несколько причин, по которым вам следует узнать больше о масштабируемом ИИ
✅ Способность методов, граничных вычислений, моделей данных и средств работать в масштабе, скорости и сложности, необходимых для задачи, определяется как масштабируемый ИИ.
✅ Когда дело доходит до моделирования данных и управления ими, масштабируемость помогает преодолеть нехватку данных и трудности со сбором, а также повысить надежность данных за счет перепрофилирования и повторного объединения возможностей для масштабирования в рамках постановки бизнес-задач.
Чтобы поддерживать превосходные возможности машинного обучения и искусственного интеллекта, одновременно используя преимущества быстрых инноваций в технологиях искусственного интеллекта, вам необходимо повысить производительность и развернуть конвейеры данных, создать расширяемую системную архитектуру и текущие процессы сбора данных.
2. Улучшение кибербезопасности
Фишинговые атаки и вредоносное ПО — не новые термины в современном мире экспоненциально растущей онлайн-активности и цифровой активности, которые входят в число главных проблем в разделе тенденции в области науки о данных. Растущая популярность Биткойна открыла новые возможности для вымогательства и обмена данными, которых раньше не существовало. Пандемия оказала значительное влияние на психику человека, что привело к сокращению концентрации внимания и снижению мотивации к работе.
Поскольку эти уязвимости широко раскрыты, никакие приверженность, действия по управлению рисками или корпоративные курсы не могут адекватно решить тот факт, что люди более уязвимы для обмана, чем когда-либо прежде. Программа-вымогатель как услуга (RaaS) опасается технической индустрии науки о данных как процветающего предприятия по цифровому вымогательству с целым рядом действующих лиц, представляющих угрозу программ-вымогателей. Целевые размеры для атак программ-вымогателей кажутся недостаточно прибыльными, будь то компании из списка Fortune 500, небольшие фирмы или компании среднего размера.
3. Увеличение использования облачных вычислений
Каждый день все больше компаний тратят время и деньги на технологии облачных вычислений для достижения нулевых целей, таких как увеличение времени выхода на рынок или доли рынка или улучшение качества обслуживания клиентов.
Главные причины внедрения облачной автоматизации в 2022 году:
◾ Продолжение использования облачных вычислений может сократить выбросы CO2 более чем на 1 миллиард метрических тонн в период с 2021 по 2024 год.
◾ Операции облачной автоматизации выполняются быстро, легко и просто с точки зрения клиента.
◾ Чтобы ускорить выход на рынок и разработать стратегию, команды могут совместно работать над мультиоблачными и интегрированными услугами облачных провайдеров.
◾Он совместим с текущими и развивающимися технологиями, сокращает время обработки и повышает эффективность работы.
4. Повышение производительности благодаря прогнозному анализу
Современные предприятия используют прогностическое моделирование для прогнозирования закономерностей и поведения на основе прошлых данных, что является еще одной тенденцией в области больших данных, на которой следует сосредоточиться. Чтобы лучше узнать клиентов на более глубоком и персонализированном уровне, HR использует моделирование с удержанием персонала для повышения эффективности организации, а компании используют данные для прогнозирования моделей покупок клиентов, скажем, электронной коммерции по сравнению с обычными магазинами.
Заключить…
ИИ, облачные вычисления, прогнозный анализ и машинное обучение будут использоваться в новом году широким кругом предприятий и отраслей, от финансов до здравоохранения, от розничной торговли до промышленного производства, от недвижимости до потоковых платформ, чтобы получать вознаграждение за определение будущих ценностей, поведения клиентов, создание более качественных продуктов и предоставление отличных услуг для повышения прибыльности.
Запланируйте сеанс DDIChat в разделе Наука о данных / AI / ML / DL:
Подайте заявку на участие в программе DDIChat Expert здесь.
Работайте с DDI: https://datadriveninvestor.com/collaborate
Подпишитесь на DDIntel здесь.
